[发明专利]一种文本模式识别方法及系统

权利要求书

1.一种文本模式识别方法，其特征在于，包括：

S100获取文本文件的长度；

S200根据所述文本文件的长度，将所述文本文件抽象成一个主网络模型及若干子网络模型；其中，所述主网络模型及若干网络模型中均含有一个基点；

S300通过二分法算法简化所述主网络模型及若干子网络模型；

S400根据简化后的主网络模型，获取所述主网络模型对应的文本特征向量；

S500根据简化后的每个子网络模块，获取每个子网络模型对应的文本特征向量。

2.根据权利要求1所述的一种文本模式识别方法，其特征在于，所述步骤S200包括：

S210根据预设的第一规则，将所述本文文件的预设位置作为主基点；

S220基于所述主基点，构造所述文本文件对应的主星形有向加权图；

S230根据所述文本文件的长度，将所述文本文件划分为若干子文本；其中，每一子文本的文本长度不大于预设的参考文本长度；

S240基于预设的第二规则，在每一子文本中的预设位置设置一子基点；

S250基于每一子文本的子基点，构造每一子文本对应的子星形有向加权图。

3.根据权利要求2所述的一种文本模式识别方法，其特征在于，所述步骤S220包括：

S221扫描所述文本文件中的关键词，获取每个关键词在所述文本文件中出现的次数和相对于所述主基点的位置；

S222根据获取的关键词在所述文本文件中出现的次数和位置，将所述文本文件映射为主星形有向加权图，其中，所述主星形有向加权图的中心节点为所述主基点，图中的每个节点代表一个关键词，图中每个节点至中心节点的有向边的权值表示对应的关键词的位置至所述主基点的距离；

所述步骤S250包括：

S251扫描所述子文本中的关键词，获取每个关键词在所述子文本中出现的次数和相对于所述子基点的位置；

S252根据获取的关键词在所述子文本中出现的次数和位置，将所述子文本映射为子星形有向加权图，其中，所述子星形有向加权图的中心节点为所述子基点，图中的每个节点代表一个关键词，图中每个节点至中心节点的有向边的权值表示对应的关键词的位置至所述子基点的距离。

4.根据权利要求2所述的一种文本模式识别方法，其特征在于，所述步骤S210包括：

S211基于二分法算法，根据所述所述文本文件的长度，将文本文件的二分之一的位置作为主基点；

所述步骤S240包括：

S241获取每一子文本的长度；

S242基于二分法算法，根据所述子文本的长度，将所述子文本的二分之一的位置作为所述子文本的子基点。

5.根据权利要求3所述的一种文本模式识别方法，其特征在于，所述步骤S300包括：

S310获取所述主星形有向加权图中的相同节点对应的各有向边的权值，并将各有向边的权值按照从小到大的顺序排列，得到所述相同节点对应的关键词在所述主星形有向加权图中各有向边的权值集合；

S320根据二分法算法，选取所述权值集合中位置处于中间位置的权值作为中间权值，并求取所述权值集合中最大权值和所述中间权值的均值作为第一新权值，求取所述权值集合中最小权值和所述中间全会的均值作为第二新权值；

S330将所述第一新权值、第二新权值以及所述权值集合中剩余的其它权值进行从小到大的顺序排列，获得一新的权值集合；

S340判断所述新的权值集合中的权值数量是否大于2，若是，返回步骤S320；否则，进入步骤S350；

S350求取所述新的权值集合中剩余的两个权值的平均值作为所述关键词对应的唯一权值；

S360根据各关键词对应的唯一权值，获取到简化后的主星形有向加权图；其中所述关键词对应的唯一权值为所述关键词对应的节点在简化的主星形有向加权图的有向边权值；

S370采用步骤S310-S350同样的方法，获取到简化后的每个子星形有向加权图；其中所述关键词对应的唯一权值为所述关键词对应的节点在简化的子星形有向加权图的有向边权值。